Nauczycielem wszystkiego jest praktyka Juliusz Cezar. Nauka to wiara w ignorancję ekspertów Richard Feynman

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Nauczycielem wszystkiego jest praktyka Juliusz Cezar. Nauka to wiara w ignorancję ekspertów Richard Feynman"

Transkrypt

1 Oracle i DB2 zadanie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej - zarządzanie Uczelnią, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacniania zdolności do zatrudniania osób niepełnosprawnych Politechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, Łódź, tel. (042) w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Praktyczne tworzenie hurtowni 2 Nauczycielem wszystkiego jest praktyka Juliusz Cezar Nauka to wiara w ignorancję ekspertów Richard Feynman Gdy niematematyk słyszy o czwartym wymiarze, to dostaje gęsiej skórki Albert Einstein 1

2 Analytical Workspace Manager AWM 4 AWM uruchomienie AWM jest narzędziem analityczny instalowanym z końcówką klienta 2

3 5 AWM uruchomienie AWM uruchomienie 6 3

4 7 AWM tworzenie wymiarów 8 AWM tworzenie wymiarów 4

5 9 AWM tworzenie wymiarów 10 AWM tworzenie wymiarów 5

6 11 AWM tworzenie wymiarów 12 AWM tworzenie wymiarów 6

7 13 AWM tworzenie wymiarów AWM podstawowa kostka 14 7

8 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 8

9 17 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 18 9

10 AWM podstawowa kostka 19 AWM podstawowa kostka 20 10

11 AWM podstawowa kostka 21 AWM podstawowa kostka 22 11

12 AWM podstawowa kostka 23 AWM podstawowa kostka 24 12

13 25 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 26 13

14 AWM podstawowa kostka 27 AWM podstawowa kostka 28 14

15 29 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 30 15

16 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 31 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 32 16

17 33 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 34 17

18 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 35 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 36 18

19 37 Generowanie "losowej" wartości ceny zakupu DECLARE CURSOR cur IS SELECT IdTowaru FROM Towar; BEGIN FOR rec IN cur LOOP UPDATE Towar SET CenaZakupu = Cena*DBMS_RANDOM.VALUE (0.7, 0.9) WHERE IdTowaru=rec.IdTowaru; END LOOP; COMMIT; END; 38 Stworzenie perspektyw wykorzystywanych do budowy wymiarów czasu CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_RKM (RKM, RK, ROK, KWARTAL, MIESIAC) AS SELECT DISTINCT To_number( To_char(data,'yyyyqmm')) AS RKM, To_number( To_char(data,'yyyyq')) AS RK, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal, To_char(data,'mm') AS miesiac FROM Faktury ORDER BY RKM; CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_ROK_KWARTAL (ROKKWARTAL, ROK, KWARTAL) AS SELECT DISTINCT To_number( To_char(data,'yyyyq')) AS rokkwartal, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal FROM Faktury ORDER BY rokkwartal; 19

20 39 Stworzenie perspektyw wykorzystywanych do budowy wymiarów czasu CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_ROK_KWARTAL_MIESIAC (ROKKWARTALMIESIAC, ROKKWARTAL, ROK, KWARTAL, MIESIAC) AS SELECT DISTINCT To_number( To_char(data,'yyyyqmm')) AS rokkwartalmiesiac, TO_NUMBER(TO_CHAR(DATA,'yyyyq')) AS rokkwartal, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal, To_char(data,'mm') AS miesiac FROM Faktury ORDER BY rokkwartalmiesiac; CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_T_DANE (DATA, ROKKWARTALMIESIAC, ROKKWARTAL, ROK, KWARTAL, MIESIAC) AS SELECT DISTINCT data, To_char(data,'yyyyqmm') AS rokkwartalmiesiac, TO_CHAR(DATA,'yyyyq') AS rokkwartal, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal, To_char(data,'mm') AS miesiac FROM Faktury ORDER BY rokkwartalmiesiac; 40 Stworzenie perspektyw wykorzystywanych jako tabela faktów CREATE OR REPLACE FORCE VIEW WSZYSTKO (IDKLIENTA, IDOSOBY, IDTOWARU, DATA, ROKKWARTALMIESIAC, ROKKWARTAL, SZT, WARTOSC, WARTOSCZAKUPU) AS SELECT IdKlienta, IdOsoby, IdTowaru, data, To_number( To_char(data,'yyyyqmm')) AS rokkwartalmiesiac, TO_NUMBER(TO_CHAR(DATA,'yyyyq')) AS rokkwartal, szt, cena * szt AS Wartosc, CenaZakupu*szt AS WartoscZakupu FROM FAKTURY JOIN TRANSAKCJE USING (IdFaktury) JOIN TOWAR USING (IdTowaru); 20

21 Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 41 Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 42 Hierarchia domyślna 21

22 Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 43 Druga hierarchia Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 44 Przetwarzana hierarchia domyślna (dla całego wymiaru) 22

23 Uproszczony wymiar czasu użytkownika 45 Wymiar czasu jako WYMIAR CZASU 46 23

24 Wymiar czasu jako WYMIAR CZASU dane z wymiaru 47 Wymiar klienci 48 24

25 Wymiar Pracownik Dział 49 Pracownik Value based hierarchy 50 Ustawienie value base hierarhy dostępne tylko podczas tworzenia wymiaru póżniej nieedytowalne 25

26 Mapowanie dla Value Based Hierarchy 51 Dane z wymiaru Value Based Hierarchy 52 26

27 Prosta kostka z pojedynczym wymiarem i miarą 53 Kostka o trzech miarach, dwóch wymiarach i dwóch miarach obliczanych 54 27

28 Wyświetlenie wszystkich miar w kostce 55 Filtrowanie dla działu Wyświetlenie jednej miary w kostce 56 Filtrowanie dla działu 28

29 Miara kalkulowana zysk 57 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC - HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU Dane dla miary kalkulowanej zysk 58 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC - HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU 29

30 Podstawowe operacje dla miar obliczanych 59 Miara kalkulowana - zastosowanie dzielenia 60 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC / HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU 30

31 Dane - miara kalkulowana - zastosowanie dzielenia 61 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC / HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU Kostka z wymiarem czasu jako wymiarem użytkownika 62 ograniczona liczba funkcji dla miar kalkulowanych 31

32 Zysk w czasie (user) 63 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU Dane dla zysk czas (user) 64 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU 32

33 Miara ranking dla czas (user) 65 RANK() OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H ORDER BY HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS DESC NULLS LAST WITHIN LEVEL) Dane dla miary ranking dla czas (user) 66 RANK() OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H ORDER BY HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS DESC NULLS LAST WITHIN LEVEL) 33

34 Inne możliwości funkcji definiujących miary 67 Miara procent zysku dla czas (user) 68 ((HURTOWNIA.ZYSK_RKM.WARTOSC - HURTOWNIA.ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU) / ABS(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU)) *

35 Dane dla miary procent zysku dla czas (user) Miara definiowana przez wyrażenie dla czas (user) (ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS / ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU) *

36 Dane dla miary definiowana przez wyrażenie dla czas (user) 71 (ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS / ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU) * 100 Miara procent z całości dla czas (user) 72 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H TOP) *

37 Dane dla miary procent z całości dla czas (user) 73 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H TOP) * 100 Miara procent z rodzica dla czas (user) 74 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H PARENT) *

38 Dane dla miary procent z rodzica dla czas (user) 75 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H PARENT) * 100 Kostka z miarą czasu (user) i inną miarą 76 38

39 77 Dane dla kostki z miarą czasu (user) i inną miarą 78 Kostka z wymiarem hierarchicznym 39

40 79 Kostka z wymiarem hierarchicznym Dane z tej miary w tym widoku nie da się rozwinąć struktury!!!! Kostka z wymiarem czasu TIME 80 40

41 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME do poprzedniego 81 LAG(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.ROK_KWARTAL_H) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME 82 LAG(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.ROK_KWARTAL_H) 41

42 83 Inne miary do kostki z wymiarem czasu TIME Miara do kostki z wymiarem czasu TIME procent z poprzedniego 84 LAG_VARIANCE_PERCENT(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H) 42

43 Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME procent z poprzedniego 85 LAG_VARIANCE_PERCENT(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H) 86 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca YtoD SUM(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT MEMBER WITHIN ANCESTOR AT LEVEL HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H.ROK) 43

44 87 Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca YtoD SUM(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT MEMBER WITHIN ANCESTOR AT LEVEL HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H.ROK) Inne miary do kostki z wymiarem czasu 88 44

45 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME równoległy okres 89 LAG_VARIANCE_PERCENT(ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BY ANCESTOR AT LEVEL CZAS_T.KWARTAL POSITION FROM BEGINNING) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME równoległy okres 90 LAG_VARIANCE_PERCENT(ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BY ANCESTOR AT LEVEL CZAS_T.KWARTAL POSITION FROM BEGINNING) 45

46 Inne miary dla kostki z wymiarem czasu TIME równoległy okres 91 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca 92 SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) 46

47 Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca 93 SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) Inne miary kostki z wymiarem czasu TIME 94 47

48 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME średnia bieżąca 95 AVG(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME średnia bieżąca 96 AVG(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) 48

49 97 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME suma z zakresu SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN 1 PRECEDING AND 2 FOLLOWING WITHIN LEVEL) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME suma z zakresu 98 SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN 1 PRECEDING AND 2 FOLLOWING WITHIN LEVEL) 49

50 99 Inne miary kostki z wymiarem czasu TIME 100 Wymiar klienci 50

51 101 Wymiar Pracownicy_dzialy 102 Mapowanie kostki 51

52 103 Wygląd danych dla strony Dzial=Dyrekcja 104 Filtrowanie wg stron 52

53 105 Wygląd danych dla strony Dzial=Handlowy 106 Filtrowanie danych w kostce 53

54 107 Filtrowanie danych w kostce 108 Filtrowanie danych w kostce 54

55 109 Filtrowanie danych w kostce 110 Filtrowanie danych w kostce 55

56 111 Filtrowanie danych w kostce 112 Filtrowanie danych w kostce 56

57 Na zakończenie 113 Mówią, że niepełna wiedza jest rzeczą niebezpieczną, ale jednak nie tak złą, jak całkowita ignorancja Terry Pratchett (Równoumagicznienie) Jeżeli zabałaganione biurko jest oznaką zabałaganionego umysłu, oznaką czego jest puste biurko? Albert Einstein Oracle i DB2 zadanie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej - zarządzanie Uczelnią, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacniania zdolności do zatrudniania osób niepełnosprawnych Politechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, Łódź, tel. (042) w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego 57

ORACLE. System Zarządzania Bazą Danych Oracle. Oracle Advanced SQL

ORACLE. System Zarządzania Bazą Danych Oracle. Oracle Advanced SQL ORACLE System Zarządzania Bazą Danych Oracle Oracle Advanced SQL wersja 1.0 Politechnika Śląska 2008 Raportowanie z wykorzystaniem fraz rollup, cube Frazy cube, rollup, grouping sets umożliwiają rozszerzoną

Bardziej szczegółowo

Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 2. Lab Backup bazy danych. Tworzenie kopii (backup) bazy danych

Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 2. Lab Backup bazy danych. Tworzenie kopii (backup) bazy danych Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 Lab 2 LAB 2 1. Backup bazy danych Tworzenie kopii (backup) bazy danych Odtwarzanie bazy z kopii (z backup u) 1. Pobieramy skrypt Restore 2. Pobieramy

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów Wprowadzenie do algorytmów

Architektura komputerów Wprowadzenie do algorytmów Wprowadzenie do algorytmów Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój

Bardziej szczegółowo

Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Podstawy obsługi powłoki Bash

Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Podstawy obsługi powłoki Bash Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Podstawy obsługi powłoki Bash Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna

Bardziej szczegółowo

Układy reprogramowalne i SoC Implementacja w układach FPGA

Układy reprogramowalne i SoC Implementacja w układach FPGA Układy reprogramowalne i SoC Implementacja w układach FPGA Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez

Bardziej szczegółowo

Medical electronics part 9a Electroencephalography (EEG)

Medical electronics part 9a Electroencephalography (EEG) Medical electronics part 9a (EEG) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany

Bardziej szczegółowo

Generowanie dokumentów XML z tabel relacyjnych - funkcje SQLX

Generowanie dokumentów XML z tabel relacyjnych - funkcje SQLX Aktualizowanie dokumentów XML ( Oracle ) do aktualizowania zawartości dokumentów XML służy między innymi funkcja updatexml. wynikiem jej działania jest oryginalny dokument ze zmodyfikowanym fragmentem,

Bardziej szczegółowo

KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów

KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów SQL3 wprowadza następujące kolekcje: zbiory ( SETS ) - zestaw elementów bez powtórzeń, kolejność nieistotna listy ( LISTS ) - zestaw

Bardziej szczegółowo

Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik

Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik Technologia Przykłady praktycznych zastosowań wyzwalaczy będą omawiane na bazie systemu MS SQL Server 2005 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Przeciążanie operatorów

Zaawansowane programowanie w języku C++ Przeciążanie operatorów Zaawansowane programowanie w języku C++ Przeciążanie operatorów Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne.

Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne. Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Wyjątki

Zaawansowane programowanie w języku C++ Wyjątki Zaawansowane programowanie w języku C++ Wyjątki Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń

Bardziej szczegółowo

Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane.

Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą logiczną

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów.

Architektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów. Architektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów. Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

SQL do zaawansowanych analiz danych część 2.

SQL do zaawansowanych analiz danych część 2. SQL do zaawansowanych analiz danych część 2. Funkcje analityczne Materiały wykładowe Bartosz Bębel Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Plan wykładu 1. Podstawowe definicje. 2. Sposób działania

Bardziej szczegółowo

Informatyka (6) Widoki. Indeksy

Informatyka (6) Widoki. Indeksy Informatyka (6) Widoki. Indeksy dr inż. Katarzyna Palikowska Katedra Transportu Szynowego p. 4 Hydro katpalik@pg.gda.pl katarzyna.palikowska@wilis.pg.gda.pl Decimal(10,2) Szkoła posiada konto. Osoby dokonują

Bardziej szczegółowo

Studia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne

Studia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne Studia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie

Bardziej szczegółowo

Tworzenie widoku CREATE OR REPLACE VIEW [nazwa_widoku] AS SELECT [nazwy_kolumn] FROM [nazwa_tablicy];

Tworzenie widoku CREATE OR REPLACE VIEW [nazwa_widoku] AS SELECT [nazwy_kolumn] FROM [nazwa_tablicy]; Widoki/Perspektywy Podstawy Tworzenie widoku CREATE OR REPLACE VIEW [nazwa_widoku] AS SELECT [nazwy_kolumn] FROM [nazwa_tablicy]; Usuwanie widoku DROP VIEW [nazwa_widoku]; Przykład 1 Przykład najprostszego

Bardziej szczegółowo

www.comarch.pl/szkolenia Operacja PIVOT w języku SQL w środowisku Oracle 21.11.2012

www.comarch.pl/szkolenia Operacja PIVOT w języku SQL w środowisku Oracle 21.11.2012 Operacja PIVOT w języku SQL w środowisku Oracle 21.11.2012 Zakres Wprowadzenie Idea przestawiania danych Możliwe zastosowania Przestawianie danych bez klauzuli PIVOT Konstrukcja klauzuli Korzyści ze stosowania

Bardziej szczegółowo

1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10:

1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: Grupa A (LATARNIE) Imię i nazwisko: Numer albumu: 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: Nazwisko prowadzącego: 11: 12: Suma: Ocena: Zad. 1 (10 pkt) Dana jest relacja T. Podaj wynik poniższego zapytania (podaj

Bardziej szczegółowo

Konstruowanie Baz Danych DQL agregacja danych

Konstruowanie Baz Danych DQL agregacja danych Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania

Bardziej szczegółowo

Układy reprogramowalne i SoC Język VHDL (część 4)

Układy reprogramowalne i SoC Język VHDL (część 4) Język VHDL (część 4) Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki

Bardziej szczegółowo

Politechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, 90-924 Łódź, tel. (042) 631 28 83. Projekt współfinansowany przez Unię Europejską

Politechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, 90-924 Łódź, tel. (042) 631 28 83. Projekt współfinansowany przez Unię Europejską Oracle i DB2 zadanie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Klasy w C++

Zaawansowane programowanie w języku C++ Klasy w C++ Zaawansowane programowanie w języku C++ Klasy w C++ Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce

Zaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce Zaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Programowanie aplikacji z graficznym interfejsem użytkownika w GTK+

Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Programowanie aplikacji z graficznym interfejsem użytkownika w GTK+ Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Programowanie aplikacji z graficznym interfejsem użytkownika w GTK+ Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu

Bardziej szczegółowo

Język SQL. Rozdział 2. Proste zapytania

Język SQL. Rozdział 2. Proste zapytania Język SQL. Rozdział 2. Proste zapytania Polecenie SELECT, klauzula WHERE, operatory SQL, klauzula ORDER BY. 1 Wprowadzenie do języka SQL Język dostępu do bazy danych. Język deklaratywny, zorientowany na

Bardziej szczegółowo

Bazy danych SQL Server 2005

Bazy danych SQL Server 2005 Bazy danych SQL Server 2005 TSQL Michał Kuciapski Typ zadania: Podstawowe zapytania Select Zadanie 1: Wyświetl następujące informacje z bazy: A. 1. Wyświetl informacje o klientach: nazwa firmy, imie, nazwisko,

Bardziej szczegółowo

Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA

Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA 1. Opis problemu W ramach zajęć zostanie przedstawiony przykład prezentujący prosty system biblioteczny. System zawiera informację o czytelnikach oraz książkach dostępnych

Bardziej szczegółowo

Agregacja i Grupowanie Danych. Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING

Agregacja i Grupowanie Danych. Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING Agregacja w SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Agregacja i Grupowanie Danych Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano materiały:

Bardziej szczegółowo

ORACLE. System Zarządzania Bazą Danych Oracle. Oracle Advanced SQL

ORACLE. System Zarządzania Bazą Danych Oracle. Oracle Advanced SQL ORACLE System Zarządzania Bazą Danych Oracle Oracle Advanced SQL wersja 1.0 Politechnika Śląska 2008 Plan laboratorium Frazy SQL: group by, rollup, cube, grouping sets funkcje analityczne, budowa modeli

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa

Zaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa Zaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3. Funkcje analityczne

Ćwiczenie 3. Funkcje analityczne Ćwiczenie 3. Funkcje analityczne 1. Uruchomienie i skonfigurowanie środowiska do ćwiczeń Czas trwania: 15 minut Zadaniem niniejszych ćwiczeń jest przedstawienie podstawowych zagadnień dotyczących wykorzystywania

Bardziej szczegółowo

w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze

w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze Cechy bloków nazwanych: w postaci skompilowanej trwale przechowywane na serwerze wraz z danymi wykonywane na żądanie użytkownika lub w

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne SQL CUBE (1)

Funkcje analityczne SQL CUBE (1) Funkcje analityczne SQL CUBE (1) JOB DEPTNO SUM(SAL) --------- ---------- ---------- 29025 10 8750 20 10875 30 9400 CLERK 4150 CLERK 10 1300 CLERK 20 1900 CLERK 30 950 ANALYST 6000 ANALYST 20 6000 MANAGER

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.

Bardziej szczegółowo

DMX DMX DMX DMX: CREATE MINING STRUCTURE. Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

DMX DMX DMX DMX: CREATE MINING STRUCTURE. Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski DMX DMX DMX Data Mining Extensions jest językiem do tworzenia i działania na modelach eksploracji danych w Microsoft SQL Server Analysis Services SSAS. Za pomocą DMX można tworzyć strukturę nowych modeli

Bardziej szczegółowo

Procedury wyzwalane. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1

Procedury wyzwalane. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1 Procedury wyzwalane procedury wyzwalane, cel stosowania, typy wyzwalaczy, wyzwalacze na poleceniach DML i DDL, wyzwalacze typu INSTEAD OF, przykłady zastosowania, zarządzanie wyzwalaczami 1 Procedury wyzwalane

Bardziej szczegółowo

Podstawy MDX. Podstawy MDX. Podstawy MDX. Struktura kostki [BiznesG]

Podstawy MDX. Podstawy MDX. Podstawy MDX. Struktura kostki [BiznesG] Podstawowe zapytanie MDX ma strukturę podobną do zapytań SQL. Najprostsza postać zwraca dwuwymiarową kostkę: opis osi ON COLUMNS, opis osi ON ROWS FROM nazwa_kostki [WHERE opis_plastra] Najprostsza postać

Bardziej szczegółowo

Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2)

Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2) Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Zarządzanie pamięcią w C++

Zaawansowane programowanie w języku C++ Zarządzanie pamięcią w C++ Zaawansowane programowanie w języku C++ Zarządzanie pamięcią w C++ Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Funkcje analityczne SQL CUBE (1) Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel JOB DEPTNO SUM(SAL) 8750

Bardziej szczegółowo

Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Platforma Maemo

Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Platforma Maemo Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Platforma Maemo Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Programowanie obiektowe

Zaawansowane programowanie w języku C++ Programowanie obiektowe Zaawansowane programowanie w języku C++ Programowanie obiektowe Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

Część 1: OLAP. Raport z zajęć laboratoryjnych w ramach przedmiotu Hurtownie i eksploracja danych

Część 1: OLAP. Raport z zajęć laboratoryjnych w ramach przedmiotu Hurtownie i eksploracja danych Łukasz Przywarty 171018 Wrocław, 05.12.2012 r. Grupa: CZW/N 10:00-13:00 Raport z zajęć laboratoryjnych w ramach przedmiotu Hurtownie i eksploracja danych Część 1: OLAP Prowadzący: dr inż. Henryk Maciejewski

Bardziej szczegółowo

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu

Bardziej szczegółowo

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba.

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 5 Wprowadzenie Tworzenie i wykonywanie procedur i funkcji Instrukcja RETURN Parametry procedur i funkcji oraz ich przesyłanie Metadane

Bardziej szczegółowo

Łukasz Januszkiewicz Technika antenowa

Łukasz Januszkiewicz Technika antenowa Instrukcja współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią,

Bardziej szczegółowo

Modelowanie wymiarów

Modelowanie wymiarów Wymiar Modelowanie wymiarów struktura umożliwiająca grupowanie danych z tabeli faktów implementowana jako obiekt bazy danych DIMENSION wykorzystanie DIMENSION zaawansowane przepisywanie zapytań (ang. query

Bardziej szczegółowo

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne

Bardziej szczegółowo

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL

Relacyjne bazy danych. Podstawy SQL Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.

Bardziej szczegółowo

Bazy danych wykład trzeci. Konrad Zdanowski

Bazy danych wykład trzeci. Konrad Zdanowski SQL - przypomnienie Podstawowa forma kwerendy SQL: select A1,..., Ak from R1,..., Rn where ; Odpowiada jej w algebrze relacji operacja π A1,...,Ak (σ (R1 Rn)) SQL semantyka select R.

Bardziej szczegółowo

Modele danych - wykład V

Modele danych - wykład V Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie

Bardziej szczegółowo

Integracja i Eksploracja Danych

Integracja i Eksploracja Danych Integracja i Eksploracja Danych Laboratorium nr 4 Wprowadzenie do języka MDX. Zadania: 1) Analogicznie do przykładu zawartego na poprzednich zajęciach, korzystając z SQL Server Business Intelligence Development

Bardziej szczegółowo

Cheatsheet PL/SQL Andrzej Klusiewicz 1/9

Cheatsheet PL/SQL Andrzej Klusiewicz  1/9 Declare y integer; z varchar2(50); d date; null; Declare x integer:=10; null; x integer; x:=10; dbms_output.put_line('hello world'); for x in 1..10 loop Deklaracja 4 zmiennych. Jednej typu rzeczywistego,

Bardziej szczegółowo

dr inż. Małgorzata Langer Architektura komputerów

dr inż. Małgorzata Langer Architektura komputerów Instrukcja współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią,

Bardziej szczegółowo

Język PL/SQL Procedury i funkcje składowane

Język PL/SQL Procedury i funkcje składowane Język PL/SQL Procedury i funkcje składowane Podprogramy, procedury i funkcje składowane, typy argumentów, wywoływanie procedur i funkcji, poziomy czystości funkcji 1 Podprogramy Procedury (wykonują określone

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów Historia systemów liczących

Architektura komputerów Historia systemów liczących Historia systemów liczących Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 2 IBM DB2 Data Studio

Ćwiczenia 2 IBM DB2 Data Studio Ćwiczenia 2 IBM DB2 Data Studio Temat: Aplikacje w Data Studio 1. Projekty Tworzenie procedur, UDF, trygerów zaczynamy od utworzenia projektu File -> New -> Project wybieramy Data Development Project.

Bardziej szczegółowo

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może

Bardziej szczegółowo

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p

Bardziej szczegółowo

LAB 6 BEGIN TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK, SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL,

LAB 6 BEGIN TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK, SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL, Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 Lab 6 LAB 6 TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK, SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL, UPDATE, INSERT INTO, ALTER TABLE, CREATE VIEW, CREATE TRIGGER, FUNCTION,

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE SIECIAMI TELEKOMUNIKACYJNYMI

ZARZĄDZANIE SIECIAMI TELEKOMUNIKACYJNYMI Wykład jest przygotowany dla II semestru kierunku Elektronika i Telekomunikacja. Studia II stopnia Dr inż. Małgorzata Langer ZARZĄDZANIE SIECIAMI TELEKOMUNIKACYJNYMI Prezentacja multimedialna współfinansowana

Bardziej szczegółowo

Schematy logiczne dla hurtowni danych

Schematy logiczne dla hurtowni danych Schematy logiczne dla hurtowni danych 26 Plan rozdziału 27 Model biznesowy, logiczny i fizyczny hurtowni danych Podstawowe pojęcia w modelu logicznym, logiczny model wielowymiarowy Implementacje ROLAP/MOLAP

Bardziej szczegółowo

Krok 1. SELECT Symbol AS KS INTO Dzielnik FROM Towary WHERE (Nazwa='Orzeszki solone') OR (Nazwa = 'Zupy CHOISE') OR (Nazwa = 'Kawa BURG');

Krok 1. SELECT Symbol AS KS INTO Dzielnik FROM Towary WHERE (Nazwa='Orzeszki solone') OR (Nazwa = 'Zupy CHOISE') OR (Nazwa = 'Kawa BURG'); Zad 2 Znaleźć miejscowości, z których klienci kupili w Naszej firmie każdy z towarów: "Zupy CHOISE","Orzeszki solone", ""Kawa BURG" (niekoniecznie każdy z klientów każdy z towarów!). Krok 1. SELECT Symbol

Bardziej szczegółowo

OLAP i hurtownie danych c.d.

OLAP i hurtownie danych c.d. OLAP i hurtownie danych c.d. Przypomnienie OLAP -narzędzia analizy danych Hurtownie danych -duże bazy danych zorientowane tematycznie, nieulotne, zmienne w czasie, wspierjące procesy podejmowania decyzji

Bardziej szczegółowo

Kostki OLAP i język MDX

Kostki OLAP i język MDX Kostki OLAP i język MDX 24 kwietnia 2015 r. Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie składały różne rodzaje zadań,

Bardziej szczegółowo

Plan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL,

Plan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL, Mój projekt przedstawia bazę danych noclegów składającą się z 10 tabel. W projekcie wykorzystuje program LibreOffice Base do połączenia psql z graficznym interfejsem ( kilka formularzy przedstawiających

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do hurtowni danych

Wprowadzenie do hurtowni danych Wprowadzenie do hurtowni danych przygotował: Paweł Kasprowski Kostka Kostka (cube) to podstawowy element hurtowni Kostka jest wielowymiarowa (od 1 do N wymiarów) Kostka składa się z: faktów wektora wartości

Bardziej szczegółowo

Tworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates

Tworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates Tworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates Wykorzystanie Szablonów Danych (ang. Data templates) jest to jedna z metod tworzenia raportów w technologii XML Publisher bez użycia narzędzia

Bardziej szczegółowo

przygotował: pawel@kasprowski.pl Podstawy języka MDX Tworzenie zbiorów

przygotował: pawel@kasprowski.pl Podstawy języka MDX Tworzenie zbiorów Podstawy języka MDX Tworzenie zbiorów Używanie zbiorów Zbiór to: wynik działania funkcji (np. funkcji members) lista elementów otoczona {...} {[Store Sales], [Unit Sales]} on columns, [Product].[Prod].[Category].members

Bardziej szczegółowo

Pakiety są logicznymi zbiorami obiektów takich jak podprogramy, typy, zmienne, kursory, wyjątki.

Pakiety są logicznymi zbiorami obiektów takich jak podprogramy, typy, zmienne, kursory, wyjątki. Pakiety Pakiety są logicznymi zbiorami obiektów takich jak podprogramy, typy, zmienne, kursory, wyjątki. Pakiet składa się ze: specyfikacji (interfejsu) i ciała (implementacji). W specyfikacji mieszczą

Bardziej szczegółowo

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000

Administracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000 Administracja i programowanie pod Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Wyzwalacze Wprowadzenie Tworzenie wyzwalacza Wyzwalacze typu,,po'' Wyzwalacze typu,,zamiast''

Bardziej szczegółowo

Instrukcja podwaja zarobki osób, których imiona zaczynają się P i dalsze litery alfabetu zakładamy, że takich osbób jest kilkanaście.

Instrukcja podwaja zarobki osób, których imiona zaczynają się P i dalsze litery alfabetu zakładamy, że takich osbób jest kilkanaście. Rodzaje triggerów Triggery DML na tabelach INSERT, UPDATE, DELETE Triggery na widokach INSTEAD OF Triggery DDL CREATE, ALTER, DROP Triggery na bazie danych SERVERERROR, LOGON, LOGOFF, STARTUP, SHUTDOWN

Bardziej szczegółowo

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl

Pawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl Bazy danych Zapytania SELECT Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Przykład HAVING Podaj liczebność zespołów dla których najstarszy pracownik urodził się po 1940 select idz, count(*) from prac p

Bardziej szczegółowo

Baza danych dla potrzeb zgłębiania DMX

Baza danych dla potrzeb zgłębiania DMX Baza danych dla potrzeb zgłębiania DMX ID Outlook Temperature Humidity Windy PLAY 1 sunny hot high false N 2 sunny hot high true N 3 overcast hot high false T 4rain mild high false T 5rain cool normal

Bardziej szczegółowo

Obiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?)

Obiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?) Obiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?) Tworzenie typów obiektowych 1. Zdefiniuj typ obiektowy reprezentujący SAMOCHODY. Każdy samochód powinien mieć markę, model, liczbę kilometrów oraz datę

Bardziej szczegółowo

ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL

ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL Dane są relacje o schematach: Pracownik ( (nr integer, nazwisko text(12), etat text(10), szef integer, pracuje_od date, placa_pod Currency, placa_dod Currency,

Bardziej szczegółowo

Nowe możliwości rozwoju biur karier w praktyce- Program Operacyjny Kapitał Ludzki projekt:

Nowe możliwości rozwoju biur karier w praktyce- Program Operacyjny Kapitał Ludzki projekt: Nowe możliwości rozwoju biur karier w praktyce- Program Operacyjny Kapitał Ludzki projekt: Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią, nowoczesna

Bardziej szczegółowo

Mikrosystemy Wprowadzenie. Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt.

Mikrosystemy Wprowadzenie. Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Mikrosystemy Wprowadzenie Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój

Bardziej szczegółowo

Autor: Joanna Karwowska

Autor: Joanna Karwowska Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może

Bardziej szczegółowo

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT

Konstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania

Bardziej szczegółowo

Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga

Wstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra

Bardziej szczegółowo

Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze

Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze 1 Funkcje i procedury pamiętane Następujące polecenie tworzy zestawienie zawierające informację o tym ilu jest na naszej hipotetycznej

Bardziej szczegółowo

BAZA DANYCH SIECI HOTELI

BAZA DANYCH SIECI HOTELI Paulina Gogół s241906 BAZA DANYCH SIECI HOTELI Baza jest częścią systemu zarządzającego pewną siecią hoteli. Składa się z tabeli powiązanych ze sobą różnymi relacjami. Służy ona lepszemu zorganizowaniu

Bardziej szczegółowo

Obowiązuje od wersji

Obowiązuje od wersji Obowiązuje od wersji 8.30.0 1. Wstęp czym są gniazda rozszerzeń?... 2 2. Edytor gniazd rozszerzeń - informacje podstawowe... 3 3. Dostępne rodzaje funkcji w gniazdach rozszerzeń... 6 3.1 Procedura SQL...

Bardziej szczegółowo

Widok Connections po utworzeniu połączenia. Obszar roboczy

Widok Connections po utworzeniu połączenia. Obszar roboczy Środowisko pracy 1. Baza danych: Oracle 12c - Serwer ELARA - Konta studenckie, dostęp także spoza uczelni - Konfiguracja: https://e.piotrowska.po.opole.pl/index.php?option=conf 2. Środowisko: SQL Developer

Bardziej szczegółowo

Kolekcje Zbiory obiektów, rodzaje: tablica o zmiennym rozmiarze (ang. varray) (1) (2) (3) (4) (5) Rozszerzenie obiektowe w SZBD Oracle

Kolekcje Zbiory obiektów, rodzaje: tablica o zmiennym rozmiarze (ang. varray) (1) (2) (3) (4) (5) Rozszerzenie obiektowe w SZBD Oracle Rozszerzenie obiektowe w SZBD Oracle Cześć 2. Kolekcje Kolekcje Zbiory obiektów, rodzaje: tablica o zmiennym rozmiarze (ang. varray) (1) (2) (3) (4) (5) Malinowski Nowak Kowalski tablica zagnieżdżona (ang.

Bardziej szczegółowo

Język PL/SQL. Rozdział 6. Procedury wyzwalane

Język PL/SQL. Rozdział 6. Procedury wyzwalane Język PL/SQL. Rozdział 6. Procedury wyzwalane Procedury wyzwalane, cele stosowania, typy wyzwalaczy, wyzwalacze na poleceniach DML i DDL, wyzwalacze typu INSTEAD OF, przykłady zastosowania, zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Język PL/SQL. Rozdział 4. Procedury i funkcje składowane

Język PL/SQL. Rozdział 4. Procedury i funkcje składowane Język PL/SQL. Rozdział 4. Procedury i funkcje składowane Podprogramy, procedury składowane, funkcje składowane, wywoływanie podprogramów. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1 Podprogramy

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie bazą danych. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 4. Piotr Syga

Zarządzanie bazą danych. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 4. Piotr Syga Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 4 Piotr Syga 26.10.2018 Procedury review Przypomnienie składni procedur Tworzenie DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE zliczacz (OUT wynik INT) BEGIN operacje... END

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence

Hurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence Hurtownie danych Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia

Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Składowe wyzwalacza ( ECA ): określenie zdarzenia ( Event ) określenie

Bardziej szczegółowo

Co ciekawego w EURECE pojawiło się w wersji 2.4, a być może nie zdążyliście tego odkryć?

Co ciekawego w EURECE pojawiło się w wersji 2.4, a być może nie zdążyliście tego odkryć? Co ciekawego w EURECE pojawiło się w wersji 2.4, a być może nie zdążyliście tego odkryć? Zmiana przyporządkowania elementu wymiaru użytego w strukturze budżetowej do grupy nadrzędnej. Zmiana przyporządkowania

Bardziej szczegółowo

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Wprowadzenie Definiowanie wyzwalaczy DML Metadane wyzwalaczy Inne zagadnienia, tabele mutujące Wyzwalacze INSTEAD OF Wyzwalacze

Bardziej szczegółowo

Systemowe aspekty baz

Systemowe aspekty baz Systemowe aspekty baz danych Deklaracja zmiennej Zmienne mogą być wejściowe i wyjściowe Zmienne w T-SQL można deklarować za pomocą @: declare @nazwisko varchar(20) Zapytanie z użyciem zmiennej: select

Bardziej szczegółowo

Rady i porady użytkowe

Rady i porady użytkowe Rady i porady użytkowe Dział Eksploatacji CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Rady i porady - źródło prezentacji: Najczęstsze problemy zgłaszane przez Klientów na etapie eksploatacji systemu Spostrzeżenia konsultantów

Bardziej szczegółowo

SQL (ang. Structured Query Language)

SQL (ang. Structured Query Language) SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze

Bardziej szczegółowo

Używany kiedy pełna treść instrukcji SQL jest nieznana przed uruchomieniem programu.

Używany kiedy pełna treść instrukcji SQL jest nieznana przed uruchomieniem programu. Plan wykładu Spis treści 1 Dynamiczny SQL 1 2 Wyzwalacze 2 3 Podsumowanie 9 4 Źródła 9 1 Dynamiczny SQL Dynamiczny SQL Dynamiczny SQL - technika programowania umożliwiająca generowanie instrukcji SQL dynamicznie

Bardziej szczegółowo

SQL do zaawansowanych analiz danych część 1.

SQL do zaawansowanych analiz danych część 1. SQL do zaawansowanych analiz danych część 1. Mechanizmy języka SQL dla agregacji danych Rozszerzenia PIVOT i UNPIVOT Materiały wykładowe Bartosz Bębel Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Plan

Bardziej szczegółowo